Внедрение искусственного интеллекта в работу врачей-рентгенологов не заменит их работу, но сделает ее более продуктивной и сместит фокус с лечения заболеваний на их профилактику
От «Терминатора» до «Черного зеркала» — нас не покидает навязчивая мысль о том, что машины медленно, но верно заменяют нас и, в итоге, возьмут верх над человечеством. Подобная апокалиптическая болтовня в области медицины, особенно в рентгенологии, укрепляет мнение, что в профессии радиолога, как и во многих других профессиях, больше не будет необходимости. Это не так.
Количество профессионалов-рентгенологов за прошедшие несколько десятилетий выросло на двузначную величину, и, по прогнозам, радиология станет одной из самых быстрорастущих областей медицины в ближайшие десять лет. Некоторые страны даже столкнулись с нехваткой рентгенологов.
Однако искусственный интеллект (ИИ), безусловно, изменит метод их работы, вместо диагностики существующих заболеваний они займутся их предупреждением. Понимание этих процессов даст представление о том, как изменится работа рентгенологов в ближайшем будущем.
Есть глубоко укоренившееся заблуждение, что рентгенологи просто анализируют снимки.
По словам доктора медицинских наук Кертиса П. Ланглоца из отделения радиологии Стэнфордского университета, подобного рода оценки «чрезмерно упрощают деятельность радиологов». Ланглоц обращает внимание на полный каталог радиологических диагнозов, который включает около 20 000 терминов для обозначения нарушений и визуальных наблюдений, а также более 50 000 различных причинно-следственных связей.
Он отмечает, что алгоритмы, которые помогают диагностировать распространенные заболевания – это «большой шаг вперед», но опытный радиолог способен распознать сразу несколько причин для заболевания. Далеко не все подобные случаи могут быть адекватно проанализированы искусственным интеллектом.
Задачи, которые рентгенолог выполняет на регулярной основе, значительно превышают текущие технологические возможности. Эти задачи включают в себя как непосредственную работу с пациентом (например, УЗИ, рентгеноскопию и биопсию), так и консультации с другими врачами, а также многопрофильную деятельность (например, онко-консилиумы), обучение и аудит.
Современные радиологические ИИ системы выполняют конкретные задачи по анализу снимков, например, обнаружение узелков на компьютерной томографии грудной клетки. Необходимо выполнение многочисленных узких задач по оценке полученных снимков для проведения полноценной диагностики.
ИИ может сыграть существенную роль в совершенствовании самого процесса диагностики, а в некоторых более простых случаях, таких как планирование, заменить человека полностью. Пока мы чудесным образом не изобретем сквозную систему, включающую квалифицированный контроль всего процесса диагностики, ИИ не сможет полностью заменить рентгенологов.
Влияние искусственного интеллекта на радиологию можно сравнить с внедрением автопилота в коммерческиую авиацию. По мере развития современных систем полета многие протоколы и проверки безопасности, например, системы предотвращения столкновений, стали автоматизированными. Пилот может рассчитывать на автопилот в решении утомительных или повторяющихся задач. Что же происходит, когда появляется непредвиденная проблема? Когда на горизонте возникает гроза? Пилот на месте и готов перейти на ручное управление.
То же самое будет происходить и в радиологии: человек получит большую свободу, чтобы реагировать на проблемы или на новые данные, которые могут оказаться полезными.
Важно помнить, что после внедрения автоматизированных систем число пилотов не сократилось. Скорее наоборот, в последние годы авиакомпании сообщают о нехватке квалифицированных пилотов.
В ближайшем будущем ИИ поможет рентгенолагам справиться с нагрузкой, возникшей в результате пандемии. Одной из основных причин летального исхода заражения коронавирусной инфекцией является неспособность быстро выявить потенциально серьезные случаи заболевания и перевести на интенсивную терапию тех, кто больше всего в ней нуждается.
Это усугубляет проблему недостаточности пропускной способности, с которой во всем мире столкнулись больницы, особенно в странах, где пандемия протекала очень тяжело, таких как Италия, Бразилия и США.
Хотя ИИ пока не может бороться с вирусами, он сыграет важнейшую роль в решении задач и проблем эффективности, особенно в период после COVID-19. По мере роста случаев заражения, несрочные, но чрезвычайно важные медицинские процедуры откладываются, такие как маммографический скрининг, сканирование на предмет состояния здоровья костей и сердечно-сосудистой системы. Это сильно давит на систему и создает дополнительное напряжение в период пандемии. Резко возрастает спрос, и поставщики медицинских услуг изо всех сил пытаются обрабатывать как можно больше снимков за как можно более короткое время. Это касается как экстренных, так и не экстренных случаев. Единственный способ предотвратить катастрофу в области здравоохранения — это эффективная приоритезация случаев и оптимизация процессов. После того, как приток пациентов с COVID-19 замедлится, ИИ станет лучшим другом радиолога в эффективной расстановке приоритетов.
Эффективность имеет особое значение в области радиологии, учитывая глобальную нехватку преданных своему делу профессионалов. Нехватка рентгенологов может показаться скучным заголовком для людей, не связанных с медициной, но этот факт влечет за собой конкретные последствия для каждого. Общая замедленность процессов диагностики означает, что и последующего лечения приходится ждать дольше, а ведь для многих пациентов раннее обнаружение заболевания повышает шансы на выздоровление. ИИ сможет эффективно и своевременно предупреждать радиологов о потенциально острых заболеваниях, таким образом сокращая период лечения.
Одна из самых интересных тенденций развития в области рентгенологии — это переход на упреждающее выявление заболеваний. ИИ позволит рентгенологам проводить более широкую диагностику, а не ограничиваться тем заболеванием, с которым пациент обращается за медицинской помощью. Система поможет выявить те угрозы здоровью, которые ранее не были диагностированы или о которых пациент не знает вовсе. Поможет обнаружить, например, компрессионные трещины позвонков или сердечно-сосудистые заболевания. Благодаря раннему обнаружению подобных заболеваний, радиологи смогут назначать правильное лечение для пациентов с риском остеопороза. Это game changer, как для пациентов, так и для врачей.
Можно с уверенностью сказать, что в дальнейшем ИИ будут использовать для извлечения из медицинских снимков различных данных и измерений. Эти данные можно будет использовать для создания инновационных приложений, а также в аналитике больших данных. Сочетание этих данных с другими наиважнейшими источниками, такими как генетическое секвенирование, приведет к революции в диагностике, а именно к использованию выводов, выходящих за рамки простой профилактики, для создания индивидуализированной терапии и индивидуального ухода.
Можно с легкостью недооценить возможности компьютерных технологий, пока они еще находятся в развитии. Однако уже сейчас понятно, что радиология будет одной из первых областей, в которой произойдут изменения. По мере того как ИИ все больше сталкивается с трудоемкими, затратными по времени радиологическими задачами, он начнет генерировать новые, непредвиденные результаты, которые повлекут за собой множественные медицинские открытия. Эта эволюция коснется не только радиологии, но и других областей медицины и различных исследований.
Технологии не заменят радиологов. Однако, приняв помощь ИИ и идя в ногу со временем, профессионалы увидят, как изменится их работа и улучшится качество медицинского обслуживания пациентов.
